การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันสำหรับวิเคราะห์โรคในใบข้าวโพด - อินทชัย อัศมเดช; ยอดดำเนิน ธนิรัตน์; หยวกวัด อนัน; ขันบุรี ปรีชาภรณ์ (วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธนบุรี, 2026)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันสำหรับการวิเคราะห์โรคในใบข้าวโพด โดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกในลักษณะของ การตรวจจับวัตถุ (Object Detection) เพื่อระบุชนิดของโรคจากภาพถ่ายใบข้าวโพด ระบบที่พัฒนาขึ้นใช้สถาปัตยกรรม YOLOv11 สำหรับตรวจจับและจำแนกโรคในใบข้าวโพด 3 ชนิด ได้แก่ โรคราสนิมข้าวโพด โรคราน้ำค้าง และโรคใบไหม้ข้าวโพด ชุดข้อมูลที่ใช้ในการทดลองประกอบด้วยภาพใบข้าวโพดจำนวน 450 ภาพ โดยแบ่งข้อมูลสำหรับฝึกสอนและทดสอบโมเดลในอัตราส่วน 50:50 จาก Dataset มีขนาดจำกัดเน้นการนำไปใช้งานจริงมากกว่าต้องการความแม่นยำ เพื่อลดปัญหาการเกิด Overfitting ในส่วนการประเมินประสิทธิภาพของระบบใช้ตัวชี้วัด ได้แก่ Accuracy, Precision, Recall และ F1-Score ผลการทดลองพบว่าโมเดลสามารถตรวจจับและจำแนกโรคในใบข้าวโพดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่าความแม่นยำเฉลี่ยอยู่ในระดับที่น่าพอใจ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานจริงผ่านเว็บแอปพลิเคชันได้แบบ Real-time งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกด้านการตรวจจับวัตถุในการสนับสนุนการวิเคราะห์โรคพืช และสามารถต่อยอดสู่การพัฒนาเกษตรแม่นยำในอนาคตได้